基于PID神经元网络的电液比例径向柱塞泵智能控制与仿真

发布时间：2020-05-02 16:54

【摘要】： 径向柱塞泵具有额定工作压力高、易于变量、流量范围大、结构紧凑、容积效率高以及流量调节方便等优点,被广泛应用于矿山机械、化工机械、冶金机械等中高压液压系统当中。在目前已有的液压控制系统中大多选用PID、模糊PID、专家PID等作为其基本控制方法,而不同的控制系统对控制策略的需求也不尽相同,因此选择一种合适的控制算法便成了建立电液比例径向柱塞泵控制系统的重中之重。本文采用PID神经元网络控制算法作为电液比例径向柱塞泵控制系统的基本控制方法。在课题研究过程中,从压力和流量两个方面建立了电液比例径向柱塞泵控制系统的控制系统原理图,并建立相应的泵阀数学模型;研究了PID神经元网络控制算法的控制结构,以及其前向算法、反传算法和权重值选取方式等内容,并将已建立的电液比例径向柱塞泵控制系统的泵阀数学模型结合于其中;在MATLAB中编写相应控制程序,对电液比例径向柱塞泵控制系统进行了过程仿真,并做出相应的分析比较。通过仿真实验分析,笔者将采用传统PID控制方法的径向柱塞泵变量控制系统和采用PID神经元网络控制方法的径向柱塞泵变量控制系统进行了比较。采用PID神经元网络控制方法后,控制系统具有稳定性更高、稳态误差更小、抗外负载干扰能力更强等优点;但是在动态性能方面,响应时间稍慢,但与此同时降低了超调量,减小超调时间。因此,我们可以得出结论采用PID神经元网络控制方法的径向柱塞泵变量控制系统性能要优于采用传统PID控制方法的径向柱塞泵变量控制系统性能。
【图文】：

径向柱塞变量泵,工作原理图,径向柱塞泵

图 1-1 径向柱塞变量泵工作原理图1-柱塞；2-转子；3-衬套；4-定子；5-配流轴.4 本课题的思路及研究内容本课题的思路是：利用现有的具有成熟技术水平的径向柱塞泵及电液比例阀研究基础；运用 PID 神经元网络控制算法作为对系统压力和流量控制的基本算过在 MATLAB 中建立控制模型，以实现控制系统的动态建模仿真；从而通过仿验分析，并对比传统的 PID 控制方法，探讨新的 PID 神经元网络控制算法对电例径向柱塞泵控制系统的应用价值及前景。本文以 JBP 系列径向柱塞泵及相关电液比例阀构成控制系统基础。本论文主要研究内容：1、设计基于电液比例阀、JBP 系列径向柱塞泵所构建的仿真控制系统，以便系统的压力和流量控制过程。

神经元网络,结构形式

了具有比例、积分、微分功能的神经元，从而将 PID 控制规之中[4]。PID 神经元网络是一种多层前向型神经元网络，它与同之处在于，其隐含层是由比例元、积分元和微分元组成的，—输出函数分别为比例、积分和微分函数，既有静态的又有动的各层神经元个数、连接方式和连接权重初值都是按 PID 控行设定；其采用误差反向传播算法修改连接权重，通过在线训标函数达到最优值。神经元网络的结构形式可以随着网络输出量个数的增加而进行一个三层前向神经元网络，为 2×3×1 结构，它的输入层有两输入信息；它的隐含层有三个神经元，分别为比例元、积分元、积分和微分运算；它的输出层只有一个神经元，，完成控制规构形式可见图 2-1 所示。
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TH322

【参考文献】